Archivo de la etiqueta: Regresión Lineal

Modelos Econométricos: Aplicaciones en Probabilidad y Variables Instrumentales

a. Interpretación de resultados

Como accidente es una variable dicotómica, nos encontramos con un modelo de probabilidad lineal.

Dado que β0 = 0,05, para una persona que no consume alcohol, la probabilidad estimada de tener un accidente es del 5%. Por su parte, la estimación de β1 indica que, por cada litro adicional de alcohol consumido durante la noche, la probabilidad promedio de tener un accidente aumenta en un punto porcentual.

b. Especificación del modelo

accidente_i = β0 + β1 alcohol_ Seguir leyendo “Modelos Econométricos: Aplicaciones en Probabilidad y Variables Instrumentales” »

Solucionario Completo de Estadística y Probabilidad Matemática

Bloque de Respuestas I: Estadística Descriptiva e Inferencia

  • b) Variedades de trigo
  • a) Al tamaño muestral
  • c) Moda
  • b) Segundo cuartil
  • b) La moda es 160 céntimos
  • b) La desviación típica
  • b) El coeficiente de variación
  • b) Varianza con denominador n
  • a) El 80% son menores o iguales a 186
  • c) Proporcional a su frecuencia
  • a) El tercer box-plot tiene el máximo mayor
  • a) Histograma
  • b) Diagrama de dispersión
  • c) Primer cuartil, mediana y tercer cuartil
  • a) Concentración máxima
  • a) Concentración mínima
  • c) Mayor concentración Seguir leyendo “Solucionario Completo de Estadística y Probabilidad Matemática” »

Fundamentos de Estadística Descriptiva e Inferencial

Conceptos generales de la estadística

La estadística es una ciencia matemática que recoge el conjunto de procesos y procedimientos que permiten el registro, la organización, la síntesis y el análisis de datos procedentes de la observación de diferentes hechos.

En términos estadísticos, una población se define como el conjunto de todos los individuos que tienen en común alguna característica observable y en los que se desea estudiar un fenómeno. Pero, de forma habitual, una población Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística Descriptiva e Inferencial” »

Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa

Fundamentos de la Regresión y Correlación

La determinación de la relación entre variables cuantitativas se aborda mediante la correlación y la regresión. La relación entre variables es la posibilidad de conocer cómo el comportamiento de las categorías de la variable independiente incide en el comportamiento de la variable dependiente.

Relación Lineal y Sentido de la Asociación

El estudio lineal mide si, al aumentar los valores de la variable independiente, aumentan también los valores de Seguir leyendo “Modelos de Regresión, Correlación y Estrategias de Muestreo en Investigación Cuantitativa” »

Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales

Covarianza

La covarianza nos da una medida de la variabilidad conjunta y, por tanto, de la asociación o relación entre las variables X e Y.

El signo de la covarianza indica en qué sentido varían conjuntamente las variables. Si la covarianza es positiva, las dos variables se mueven, en general, en el mismo sentido: si una variable aumenta de valor, la otra también aumenta; si una disminuye, la otra hará lo mismo. En este caso, decimos que la relación entre las variables es positiva o directa. Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística: Covarianza, Regresión y Series Temporales” »

Fundamentos de Probabilidad, Distribuciones Estadísticas y Métodos de Muestreo

Conceptos Fundamentales de Probabilidad

La probabilidad es el método por el cual se obtiene la frecuencia de ocurrencia de un evento determinado mediante la realización de un experimento aleatorio, del cual se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones estables.

Propiedades de la Probabilidad

Sea A un evento de interés:

  • La probabilidad de ocurrencia de un evento A imposible es P(A) = 0.
  • La probabilidad de ocurrencia de un evento A seguro es P(A) = 1.

Entendiendo las Distribuciones de Probabilidad

Una Seguir leyendo “Fundamentos de Probabilidad, Distribuciones Estadísticas y Métodos de Muestreo” »

Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes

Conceptos Fundamentales de Econometría

En el contexto del modelo ecuacional Y=… y E(uu´)=… afirmamos que: las perturbaciones aleatorias del modelo no están autocorrelacionadas. En el contexto de un modelo lineal que cumple la hipótesis Y=… donde X es una matriz (nxk): las columnas de X son linealmente independientes. Dado el modelo uniecuacional Y=… en el que se sabe que el orden de la matriz Y es 58×1 podemos afirmar que: el orden de la matriz u es 58×1. Durante la etapa de especificación Seguir leyendo “Econometría: Conceptos Clave y Preguntas Frecuentes” »

Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos

Fundamentos de Econometría y Aplicaciones

En un modelo econométrico, lo ideal es que los valores de X no varíen, ya que de esta forma se reducen las perturbaciones estocásticas, por lo que será más fácil minimizar los r3pBADs=

  y encontrar los parámetros eficientes.

FALSO, ya que existe aleatoriedad en los datos observados de la variable explicativa X. Las perturbaciones estocásticas se reducen con respecto a los parámetros y la eficiencia de éstos es en referencia a que sean de menor varianza. Seguir leyendo “Fundamentos de Econometría: Teoría y Ejercicios Resueltos” »

Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos

Muestras Pequeñas en Econometría

Al presentar el MBR, decíamos que: “debía disponerse de una información suficientemente amplia sobre el conjunto de variables observables implicadas en el modelo. Como requisito mínimo para que pueda determinarse una solución, se exige que el número de datos sea superior al número de parámetros del modelo (n>k), a efectos operativos, se necesita un mínimo de alrededor de quince datos para tener alguna garantía en el proceso de estimación de los modelos Seguir leyendo “Análisis de Muestras Pequeñas y Errores de Especificación en Modelos Econométricos” »

Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades

Modelo Básico de Regresión Lineal (MBRL)

2.1 Planteamiento del MBRL

El término «regresión» fue introducido por Galton en su libro “Natural inheritance” (1889) refiriéndose a la “ley de la regresión universal”: “Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en promedio, en un grado menor. Regresión a la media”.

Supongamos que consideramos el comportamiento de una variable endógena, Yi, que puede ser adecuadamente explicado mediante una relación lineal Seguir leyendo “Modelo Básico de Regresión Lineal: Fundamentos, Estimación y Propiedades” »